新農(nóng)合、災(zāi)難性醫(yī)療支出與貧困脆弱性

羅斯丹，閆珊珊

（中國(guó)海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266100）

一、引 言

中國(guó)減貧事業(yè)在經(jīng)歷了改革開放時(shí)期“扶貧攻堅(jiān)”、新時(shí)期“脫貧攻堅(jiān)”的歷史階段后，于2021年全國(guó)脫貧攻堅(jiān)總結(jié)表彰大會(huì)上向全世界宣告，脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得全面勝利，絕對(duì)貧困業(yè)已消除。然而，消除絕對(duì)貧困不等于消除貧困，許多貧困人口擺脫絕對(duì)貧困后依然脆弱，需要公共政策和服務(wù)的長(zhǎng)期支持。［1］

與絕對(duì)貧困僅關(guān)注維持居民基本生活需求不同，相對(duì)貧困更加關(guān)注個(gè)人或家庭的生活狀況與社會(huì)平均水平的差異程度，涵蓋處于絕對(duì)貧困邊緣的易返貧人群、隱性貧困人群和低收入人群。［2－3］相對(duì)貧困人口更容易在面臨風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)重返或陷入絕對(duì)貧困，可見，相對(duì)貧困具有動(dòng)態(tài)特征。世界銀行將貧困脆弱性定義為個(gè)人或家庭在未來某一時(shí)期因風(fēng)險(xiǎn)沖擊導(dǎo)致福利降低的可能性。［4］作為貧困衡量指標(biāo)，貧困脆弱性不僅反映當(dāng)期貧困，還能預(yù)測(cè)個(gè)人或家庭在面對(duì)未來各種不確定因素時(shí)陷入貧困的概率，是一種動(dòng)態(tài)的、前瞻性的表達(dá)方式。［5］因此，在相對(duì)貧困治理階段，貧困脆弱性指標(biāo)是相對(duì)貧困人口識(shí)別及貧困程度測(cè)量的重要工具。

健康風(fēng)險(xiǎn)是造成農(nóng)村貧困的重要原因，2017年我國(guó)剩余貧困人口中因病致貧、返貧的比例高達(dá)44%。一方面，健康沖擊會(huì)減少個(gè)體生產(chǎn)性投資支出，降低勞動(dòng)所得；另一方面，會(huì)增加個(gè)體或家庭的醫(yī)療支出［6］，尤其當(dāng)醫(yī)療支出超出支付能力時(shí)，將引發(fā)災(zāi)難性醫(yī)療支出。面對(duì)災(zāi)難性醫(yī)療支出，相對(duì)貧困人口更容易放棄就醫(yī)，從而使健康狀況惡化，進(jìn)一步降低未來收入和健康水平，陷入貧困陷阱。［7］

為減輕農(nóng)民因疾病帶來的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，緩解因病致貧和因病返貧，我國(guó)自2003年開始建立新型農(nóng)村合作醫(yī)療（簡(jiǎn)稱新農(nóng)合）制度，2010年基本實(shí)現(xiàn)農(nóng)村居民全覆蓋。新農(nóng)合實(shí)施以來，參合者生病得以就醫(yī)的概率提高6% ～8%，［8］住院自付支出減少57%，貧困發(fā)生率降低5% ～7%。［9］以新農(nóng)合為主的各項(xiàng)醫(yī)保扶貧政策累積惠及貧困人口就醫(yī)1.8億人次，減輕貧困人口醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)1188.3億元。

學(xué)術(shù)界對(duì)于新農(nóng)合減貧的效果存在爭(zhēng)論。首先，關(guān)于新農(nóng)合是否能夠減貧，有學(xué)者認(rèn)為新農(nóng)合能夠促進(jìn)低等和中等收入農(nóng)民增收，顯著降低貧困發(fā)生率，尤其是對(duì)農(nóng)村老年人口效果更為明顯。［10－11］也有學(xué)者指出，參加新農(nóng)合并沒有降低貧困發(fā)生率，原因是報(bào)銷比例低，自付費(fèi)用超出了部分農(nóng)民的承擔(dān)能力。［12］其次，就新農(nóng)合對(duì)災(zāi)難性醫(yī)療支出的影響，Wang等通過比較新農(nóng)合補(bǔ)償前后樣本地區(qū)災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生情況，發(fā)現(xiàn)新農(nóng)合降低了災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生率。進(jìn)一步地，發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的概率與醫(yī)療保險(xiǎn)報(bào)銷比例有關(guān)，報(bào)銷比例越高，災(zāi)難性醫(yī)療支出發(fā)生的可能越小。［13－14］也有研究指出，由于報(bào)銷后自費(fèi)醫(yī)療負(fù)擔(dān)仍然沉重，新農(nóng)合的實(shí)施并沒有降低農(nóng)村居民災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生率和強(qiáng)度。［15］再次，在新農(nóng)合減貧的精準(zhǔn)性方面，有研究發(fā)現(xiàn)，與農(nóng)村高收入群體相比，低收入群體的醫(yī)療服務(wù)利用率低，補(bǔ)償率低，發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的概率高，醫(yī)療保障資金從低收入者流向高收入者，加劇了受益群體間的收入差距。［16－19］最后，少數(shù)學(xué)者從貧困脆弱性角度切入，運(yùn)用Logit模型證實(shí)新農(nóng)合大病保險(xiǎn)能夠降低貧困脆弱性的發(fā)生率。［20］可見，現(xiàn)有研究多以居民或家庭的當(dāng)期收入為研究對(duì)象，側(cè)重新農(nóng)合對(duì)絕對(duì)貧困的減緩作用，較少考慮該居民或家庭未來陷入貧困的可能性。僅有對(duì)新農(nóng)合和貧困脆弱性關(guān)系的探討，在方法上忽視了居民參加新農(nóng)合時(shí)可能存在的選擇性偏差。關(guān)于醫(yī)療保險(xiǎn)、災(zāi)難性醫(yī)療支出和貧困三者的關(guān)系，大多從醫(yī)療保險(xiǎn)報(bào)銷前后災(zāi)難性醫(yī)療支出和絕對(duì)貧困的發(fā)生情況來判斷，缺少將三者直接建立聯(lián)系的研究。

那么，在中國(guó)減貧事業(yè)進(jìn)入鞏固脫貧成果、治理相對(duì)貧困的新階段，新農(nóng)合制度的作用又如何呢？是否有助于緩解相對(duì)貧困？如果有，如何完善該制度來構(gòu)建防止因病返貧、因病致貧的長(zhǎng)效機(jī)制呢？本文將運(yùn)用2014～2018年“中國(guó)家庭追蹤調(diào)查”（CFPS）的微觀數(shù)據(jù)，力圖在以下幾方面有所貢獻(xiàn)：第一，以動(dòng)態(tài)貧困指標(biāo)貧困脆弱性為被解釋變量，采用處理效應(yīng)模型解決可能存在的選擇偏差問題，并從連續(xù)變量和“脆弱”二元變量（脆弱性超過50%）兩方面考察新農(nóng)合的減貧效果。第二，引入新農(nóng)合和災(zāi)難性醫(yī)療支出的交互項(xiàng)，在新農(nóng)合、災(zāi)難性醫(yī)療支出以及貧困脆弱性三者之間建立聯(lián)系，實(shí)證分析發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊時(shí)，新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民貧困脆弱性的影響。第三，由于相對(duì)貧困與居民收入差距相關(guān)，通過考察災(zāi)難性醫(yī)療沖擊下新農(nóng)合對(duì)貧困脆弱性的緩解作用在不同收入居民之間的異質(zhì)性，探索相對(duì)貧困治理階段我國(guó)新農(nóng)合制度的分配后果及應(yīng)對(duì)策略。

二、變量選取與數(shù)據(jù)來源

（一）變量選取

1.因變量：貧困脆弱性指標(biāo)。本文參照Chaudhuri提出的期望貧困的脆弱性（Vulnerability as Expected Poverty，VEP）測(cè)量方法［21］，結(jié)合 Amemiya 的三階段可行廣義最小二乘法（FGLS）量化貧困脆弱性。［22］個(gè)人h在t期的脆弱性是其在t＋1期的收入低于貧困線的可能性，基本公式為：

Vh，t表示個(gè)人 h 在 t期的脆弱性，ih，t＋1表示個(gè)人 h 在 t＋ 1 期的收入，z表示貧困線，P（ih，t＋1≤ z）表示個(gè)人h在t＋1期的收入低于貧困線的概率。進(jìn)一步地，假設(shè)收入服從正態(tài)分布，則Vh，t可以表示為：

個(gè)人h在t＋1期的收入及其方差σ2可由以下方程預(yù)測(cè)得出：

為了解決不同個(gè)體之間存在的異方差問題，本文采用FGLS方法進(jìn)行估計(jì)。在式（3）和式（4）中，Xh表示個(gè)人的一系列特征變量，比如年齡、性別、婚姻狀況、健康狀況等?，F(xiàn)行農(nóng)村地區(qū)貧困標(biāo)準(zhǔn)以2010年人均收入2300元為不變價(jià)格，對(duì)應(yīng)2014、2016和2018年的貧困線分別為2800元、2952元和2995元?？紤]到當(dāng)前我國(guó)已消除絕對(duì)貧困，新的貧困線標(biāo)準(zhǔn)將進(jìn)一步提高，因此本文也采用了世界銀行發(fā)布的較高國(guó)際貧困線標(biāo)準(zhǔn)每人日均3.1美元。①經(jīng)過購(gòu)買力平價(jià)轉(zhuǎn)換和CPI調(diào)整后，分別對(duì)應(yīng)2014、2016和2018年貧困線為4255元、4393元和4543元。由貧困脆弱性公式計(jì)算出的是個(gè)人未來陷入貧困的概率，是一個(gè)連續(xù)變量，本文還使用萬廣華和章元提出的50%作為脆弱線，即個(gè)人或家庭在未來陷入貧困的可能性超過50%就認(rèn)為是脆弱的，若貧困脆弱性大于0.5，取值為1，否則取值為0。［23］

2.自變量。本文選取是否參合以及是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出兩個(gè)指標(biāo)為自變量。其中，是否參合指標(biāo)，用農(nóng)村居民是否參加新農(nóng)合表示，參加新農(nóng)合表示為1，不參加新農(nóng)合表示為0；災(zāi)難性醫(yī)療支出的衡量指標(biāo)，國(guó)際上一般認(rèn)為是家庭自付醫(yī)療費(fèi)用總額等于或超過家庭支付能力或非食品支出的40%，具體閾值可以根據(jù)本國(guó)的情況進(jìn)行調(diào)整。［24］在不同文獻(xiàn)中計(jì)算災(zāi)難性醫(yī)療支出的指標(biāo)選取有所差異，主要取決于文獻(xiàn)所使用的數(shù)據(jù)源，關(guān)于閾值的選擇也沒有一致的結(jié)論，多數(shù)研究將災(zāi)難性醫(yī)療支出設(shè)置不同的閾值進(jìn)行分析比較。［7］封進(jìn)和李珍珍將個(gè)人自付醫(yī)療支出等于或超過人均純收入的40%作為發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的判定標(biāo)準(zhǔn)。［25］本文參考以上文獻(xiàn)，定義災(zāi)難性醫(yī)療支出為個(gè)人自付醫(yī)療支出等于或超過人均純收入的40%，等于或超過人均純收入的20%和60%進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。若個(gè)人醫(yī)療支出占人均純收入的比例超過閾值，則認(rèn)為發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出，取值為1，否則為0。

3.控制變量。如表1所示，控制變量的具體選取包含兩個(gè)方面：一是個(gè)人特征方面，包括年齡、性別、婚姻狀況、自評(píng)健康、受教育程度、工作狀態(tài)。二是家庭特征，包括老年人占比、未成年人占比、家庭規(guī)模、是否有人從事農(nóng)業(yè)工作、是否有人從事個(gè)體私營(yíng)、經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)、家庭總金融資產(chǎn)、生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、家庭總房產(chǎn)、土地資產(chǎn)?？紤]到地區(qū)發(fā)展水平和樣本周期內(nèi)政策的變化，省區(qū)層面控制了是否為東部地區(qū)以及年度虛擬變量。

表1 控制變量描述

（二）數(shù)據(jù)來源及說明

本文使用的數(shù)據(jù)來自中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（CFPS），CFPS樣本覆蓋25個(gè)省市自治區(qū)，目標(biāo)樣本規(guī)模為16 000戶，調(diào)查對(duì)象包含樣本家戶中的全部家庭成員，共進(jìn)行了2010年、2011年、2012年、2014年、2016年、2018年六輪調(diào)查?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，本文選取2014年、2016年、2018年三期。為了準(zhǔn)確評(píng)估新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民的扶貧效果，剔除其他類型醫(yī)療保險(xiǎn)可能產(chǎn)生的影響，樣本選取只考慮參加新農(nóng)合或無任何醫(yī)療保險(xiǎn)的情況。選取數(shù)據(jù)中的農(nóng)村樣本，刪除缺失值、極端值和質(zhì)量不高的個(gè)體樣本后得到三期平衡面板數(shù)據(jù)，每期包括7146個(gè)個(gè)體觀察值。

在2014～2018年總計(jì)21 438個(gè)個(gè)體觀察值中，平均94.5%的個(gè)人選擇參加新農(nóng)合。從整體收入水平來看，參加新農(nóng)合個(gè)體的人均收入（12 102元）要高于未參加新農(nóng)合的個(gè)體（11 790元）。參加新農(nóng)合個(gè)體平均自付醫(yī)療支出（1830元）比未參加新農(nóng)合的個(gè)體（1767元）稍高。參加新農(nóng)合的個(gè)體平均健康狀況（1.852）比未參加新農(nóng)合的個(gè)體稍差（1.961）。對(duì)于是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出，兩者相差不大，參加新農(nóng)合的個(gè)體平均發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的概率為15.4%，未參加新農(nóng)合的概率為15.7%。不論是貧困脆弱性還是基于貧困脆弱性的虛擬變量“脆弱”，參加新農(nóng)合樣本的貧困脆弱性都小于未參合的樣本。此外，從人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征來看，參合樣本平均年齡高于非參合樣本，多為男性、有配偶、小學(xué)和初中畢業(yè)，參合樣本和未參合樣本的老年人和未成年人占比差別不大，參合樣本的家庭資產(chǎn)要明顯高于非參合樣本。

三、模型構(gòu)建

（一）處理效應(yīng)模型

由于農(nóng)村居民參加新農(nóng)合是自愿性質(zhì)的，因此存在選擇性偏差問題，傳統(tǒng)OLS回歸會(huì)導(dǎo)致結(jié)果偏誤。本文借鑒Heckman的做法［26］，采用處理效應(yīng)模型（Treatment Effect Model）解決樣本選擇過程中可能存在的選擇性偏差，回歸模型如下：

選擇模型：

在結(jié)果模型中，Vi為貧困脆弱性，Ii表示是否參加新農(nóng)合的虛擬變量。Xi表示一系列控制變量，F(xiàn)i為地區(qū)特征變量。樣本之間可能存在一定的相關(guān)性，為消除序列相關(guān)和異方差，本文采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤（Clustering Robust Standard Errors）進(jìn)行處理。

在選擇模型中，考慮到是否參合可能帶來的內(nèi)生性問題，需要選取工具變量。有研究將家庭所在村或社區(qū)其他人的行為變量作為個(gè)人的工具變量，本文參考以上文獻(xiàn)選取“村居內(nèi)參加新農(nóng)合的概率”作為工具變量（Zi）。［27－28］一方面，村或社區(qū)參加新農(nóng)合的人數(shù)會(huì)影響個(gè)人是否參加新農(nóng)合的決定；另一方面，村或社區(qū)參合行為并不會(huì)直接影響個(gè)人的貧困脆弱性，滿足工具變量相關(guān)性與外生性的選取原則。①本文對(duì)工具變量的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，通過weak identification test發(fā)現(xiàn)，Cragg-Donald Wald F statistic＝455.918，大于10% 偏誤下的臨界值（Stock-Yogo weak ID test critical values）16.38，不存在弱工具變量的問題，選取的工具變量與內(nèi)生變量有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

（二）多元回歸模型

為進(jìn)一步考察災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊下新農(nóng)合對(duì)貧困脆弱性是否產(chǎn)生緩沖作用，引入是否參合和是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的交互項(xiàng)，區(qū)別加入新農(nóng)合和未加入新農(nóng)合對(duì)發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療沖擊居民貧困脆弱性所受影響的差異，計(jì)量模型設(shè)定為：

其中，CHEi為是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的虛擬變量，CHEiIi－1為參加新農(nóng)合與發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的交互項(xiàng)。考慮到參加新農(nóng)合的內(nèi)生性以及政策的時(shí)滯性，引入?yún)⒓有罗r(nóng)合的滯后一期變量作為是否參加新農(nóng)合的虛擬變量。此外，由于居民是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出與是否發(fā)生貧困可能存在雙向因果的內(nèi)生性問題，選取“村居內(nèi)發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的概率”作為工具變量。②選取原則與“村居內(nèi)參加新農(nóng)合概率”相同，通過weak identification test發(fā)現(xiàn)，Cragg-Donald Wald F statistic＝35.006，大于10% 偏誤下的臨界值（Stock-Yogo weak ID test critical values）7.03，不存在弱工具變量的問題，選取的工具變量與內(nèi)生變量有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

（三）異質(zhì)性分析模型

為了考察災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊下新農(nóng)合對(duì)不同收入群體貧困脆弱性影響的異質(zhì)性，本文將樣本個(gè)體按照人均純收入進(jìn)行分組，采用由低到高五等分分組，第一組為人均純收入最低的20%個(gè)體，以此類推，第二組為人均純收入中等偏下的20%個(gè)體，第三組為人均純收入中等的20%個(gè)體，第四組為人均純收入中等偏上的20%個(gè)體，第五組為人均純收入最高的20%個(gè)體。Levelij是個(gè)體所在分組的虛擬變量，以第一組為對(duì)照組。計(jì)量模型設(shè)定為：

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民貧困脆弱性的影響

表2顯示的是對(duì)2014～2018年7146個(gè)個(gè)體觀察值的面板樣本采用處理效應(yīng)模型回歸分析結(jié)果。表2第（3）列和第（4）列分別為2300元貧困線和3.1美元貧困線下參加新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民貧困脆弱性的影響結(jié)果。其中，采用2300元國(guó)內(nèi)貧困線時(shí)，參加新農(nóng)合使貧困脆弱性降低3.9%；采用3.1美元國(guó)際貧困線時(shí)，參加新農(nóng)合使貧困脆弱性降低2.9%，回歸結(jié)果都在1%水平下顯著為負(fù)。表3是根據(jù)貧困脆弱性定義虛擬變量“脆弱”的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，采用不同貧困線和50%脆弱線時(shí)，參加新農(nóng)合會(huì)減少“脆弱”發(fā)生情況，在5%水平下顯著為負(fù)。以上回歸結(jié)果表明新農(nóng)合具有顯著的減貧效果。

表3 新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民脆弱影響回歸結(jié)果

同時(shí)，隨著年齡的增加，對(duì)農(nóng)村居民貧困脆弱性的影響表現(xiàn)為先降低后增加的特征。健康狀況越好、受教育水平越高、家庭規(guī)模越大、從事農(nóng)業(yè)工作和個(gè)體私營(yíng)均會(huì)減少貧困脆弱性。家庭所擁有的資產(chǎn)越多，貧困脆弱性也會(huì)減少①各項(xiàng)資產(chǎn)回歸系數(shù)保留三位小數(shù)后為0，在表2中沒有匯報(bào)。。而男性、有配偶、未成年人占比越多則會(huì)增加貧困脆弱性。

此外，表2第（2）列的選擇模型回歸結(jié)果也表明，在對(duì)新農(nóng)合選擇行為產(chǎn)生作用的諸多因素中，年齡越大、有配偶、小學(xué)畢業(yè)、從事農(nóng)業(yè)工作的居民更傾向于參加新農(nóng)合，這樣的居民更加注重通過醫(yī)療保險(xiǎn)來規(guī)避健康風(fēng)險(xiǎn)沖擊，也說明了參合行為具有逆向選擇特征。村居或社區(qū)其他人的行為可以影響個(gè)體行為，村參合率越大，個(gè)人參加新農(nóng)合的可能性越大。

表2 新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民貧困脆弱性影響回歸結(jié)果

（二）災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊下新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民貧困脆弱性的緩解作用

表4第（2）列和第（3）列分別顯示災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊下新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民貧困脆弱性影響的回歸結(jié)果。可見，無論是2300元國(guó)內(nèi)貧困線和3.1美元國(guó)際貧困線，交互項(xiàng)是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出*是否參合顯著為負(fù)，回歸系數(shù)分別為－0.047和－0.052，表明參加新農(nóng)合對(duì)發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的居民貧困脆弱性有負(fù)向影響。新農(nóng)合有效減輕居民的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的居民醫(yī)療費(fèi)用得到報(bào)銷后，減少了其自付醫(yī)療支出，進(jìn)一步減少收入的下降，從而提高抵御健康風(fēng)險(xiǎn)的能力，降低貧困脆弱性。

表4 災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊下新農(nóng)合對(duì)農(nóng)村居民以及不同收入水平居民的貧困脆弱性影響回歸結(jié)果

（三）新農(nóng)合對(duì)不同收入群體貧困脆弱性的異質(zhì)性

表4第（3）列和第（4）列的回歸結(jié)果顯示，第二、三、四、五收入組交互項(xiàng)都顯著為負(fù)，但新農(nóng)合對(duì)居民災(zāi)難性醫(yī)療沖擊的緩解作用在不同收入階層存在差異。以2300元國(guó)內(nèi)貧困線為例，交互項(xiàng)在次低和中等收入組的影響系數(shù)為－0.061，在次高和最高收入組的系數(shù)分別為－0.073和－0.072，說明新農(nóng)合對(duì)高收入階層居民更加有利。如果高收入人群對(duì)醫(yī)療服務(wù)過度利用，會(huì)造成醫(yī)療保障資源分配不公，進(jìn)一步拉大收入差距，影響新農(nóng)合的減貧效果。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將識(shí)別“是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出”的閾值由40%替換為20%和60%，閾值的變化使得發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的個(gè)體總數(shù)發(fā)生改變?；貧w結(jié)果（可索取）顯示，2300元國(guó)內(nèi)貧困線下，采用閾值20%和60%時(shí)影響系數(shù)均顯著為負(fù)，交互項(xiàng)是否發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出*是否參合的影響系數(shù)分別為 －0.029和－0.063，第二至第五收入組交互項(xiàng)影響系數(shù)分別為－0.046、－0.051、－0.060、－0.063和－0.071、－0.073、－0.077、－0.078，表明新農(nóng)合對(duì)發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出的居民貧困脆弱性具有緩解作用，且對(duì)高收入階層居民更加有利。以上分析與前文結(jié)論具有一致性，結(jié)果較為穩(wěn)健。

五、結(jié)論和政策建議

本文基于2014～2018年“中國(guó)家庭追蹤調(diào)查”（CFPS）的微觀數(shù)據(jù)，以農(nóng)村個(gè)體居民的貧困脆弱性為被解釋變量，采用處理效應(yīng)模型實(shí)證考察了新農(nóng)合制度的減貧效應(yīng)和分配結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)：第一，采用2300元國(guó)內(nèi)貧困線和3.1美元國(guó)際貧困線，參加新農(nóng)合使農(nóng)村居民的貧困脆弱性分別降低了3.9%和2.9%?？梢?，新農(nóng)合制度有效緩解了農(nóng)村居民貧困脆弱性的發(fā)生。第二，發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出時(shí)會(huì)增加農(nóng)村居民的貧困脆弱性，參加新農(nóng)合可以起到緩解作用，這種緩解作用在貧困線提高時(shí)依舊存在。隨著衡量災(zāi)難性醫(yī)療支出門檻值的降低，發(fā)生災(zāi)難性醫(yī)療支出人數(shù)的增加，新農(nóng)合發(fā)揮的作用將有所下降。第三，新農(nóng)合制度對(duì)不同收入居民的影響都很顯著，存在異質(zhì)性。在災(zāi)難性醫(yī)療支出沖擊下，新農(nóng)合對(duì)較高收入居民貧困脆弱性的緩解作用更強(qiáng)，對(duì)低收入居民的緩解作用較弱，存在逆向再分配。再次證實(shí)了已有研究的觀點(diǎn)，農(nóng)村醫(yī)保體系可以減輕居民患病的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，但不能促進(jìn)衛(wèi)生服務(wù)的使用公平。

基于以上結(jié)論，建議從以下幾方面完善農(nóng)村居民醫(yī)療保障制度，預(yù)防因病致貧、因病返貧，改善相對(duì)貧困：一是拓展新農(nóng)合等醫(yī)療保障制度的可及性，確保農(nóng)村偏遠(yuǎn)落后地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)全覆蓋，降低因疾病風(fēng)險(xiǎn)沖擊造成的貧困脆弱性；二是加強(qiáng)醫(yī)保對(duì)農(nóng)村居民大病篩查常態(tài)化機(jī)制的支持，健全弱勢(shì)群體幫扶機(jī)制，避免農(nóng)村居民由小病拖成大病，提高救治效果，減少災(zāi)難性醫(yī)療支出的發(fā)生；三是精準(zhǔn)識(shí)別患病居民中的相對(duì)貧困群體，除建檔立卡貧困人口外，對(duì)處于貧困邊緣、易返貧的低收入群體實(shí)施補(bǔ)償性定價(jià)，切實(shí)減輕“脆弱”居民醫(yī)療負(fù)擔(dān)；四是提高農(nóng)村居民醫(yī)療保障水平，加大農(nóng)村公共衛(wèi)生服務(wù)設(shè)施建設(shè)，提升村衛(wèi)生室和鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)院醫(yī)療器械設(shè)施配置水平，推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)＋醫(yī)療”平臺(tái)建設(shè)，加強(qiáng)農(nóng)村醫(yī)療人才隊(duì)伍建設(shè)，促進(jìn)公共衛(wèi)生服務(wù)城鄉(xiāng)均等化。